Java中生成唯一ID的方法示例

有时我们不依赖于数据库中自动递增的字段产生唯一ID,比如多表同一字段需要统一一个唯一ID,这时就需要用程序来生成一个唯一的全局ID。

UUID

从Java 5开始， UUID 类提供了一种生成唯一ID的简单方法。UUID是通用唯一识别码 (Universally Unique Identifier)的缩写，UUID来源于OSF(Open Software Foundation，开源软件基金会)的DCE(Distributed Computing Environment，分布式计算环境)规范。UUID 的目的，是让分布式系统中的所有元素，都能有唯一的辨识资讯，而不需要透过中央控制端来做辨识资讯的指定。如此一来，每个人都可以建立不与其它人冲突的 UUID。

UUID是一个128bit的数字，也可以表现为32个16进制的字符（每个字符0-F的字符代表4bit），中间用"-"分割。

• 时间戳＋UUID版本号： 分三段占16个字符(60bit+4bit)，
• Clock Sequence号与保留字段：占4个字符(13bit＋3bit)，
• 节点标识：占12个字符(48bit)，

UUID的唯一缺陷在于生成的结果串会比较长。

public class GenerateUUID {
 public static final void main(String... args) {
 // generate random UUIDs
 UUID idOne = UUID.randomUUID();
 UUID idTwo = UUID.randomUUID();
 log("UUID One: " + idOne);
 log("UUID Two: " + idTwo);
 }

 private static void log(Object object) {
 System.out.println(String.valueOf(object));
 }
}

结果为

UUID One: 6b193443-b95d-4462-9902-a6455ebc56d6
UUID Two: 4ef9b375-839b-4150-8f31-1ed85fab63fd

随机数的哈希值

此方法使用SecureRandom和MessageDigest：

• 启动时，初始化SecureRandom （这可能是一个冗长的操作）
• 使用 SecureRandom生成一个随机数
• 创建一个MessageDigest，使用某种摘要算法
• 将MessageDigest返回的byte[]编码为某种可接受的文本形式
• 检查结果是否已经被使用；如果尚未使用，则适合作为唯一标识符

MessageDigest类是适合于产生任意数据的“单向散列”。

public class GenerateId {
 public static void main(String... arguments) {
 try {
  SecureRandom prng = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");

  String randomNum = Integer.valueOf(prng.nextInt()).toString();

  MessageDigest sha = MessageDigest.getInstance("SHA-1");
  byte[] result = sha.digest(randomNum.getBytes());

  System.out.println("Random number: " + randomNum);
  System.out.println("Message digest: " + hexEncode(result));
 } catch (NoSuchAlgorithmException ex) {
  System.err.println(ex);
 }
 }

 static private String hexEncode(byte[] input) {
 StringBuilder result = new StringBuilder();
 char[] digits = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'a',
  'b', 'c', 'd', 'e', 'f'};
 for (int idx = 0; idx < input.length; ++idx) {
  byte b = input[idx];
  result.append(digits[(b & 0xf0) >> 4]);
  result.append(digits[b & 0x0f]);
 }
 return result.toString();
 }
}

结果为

Random number: -2017013782
Message digest: 2c3bba8d4dbd3699648c5909685d21f9c64b6a8a

Twitter的snowflake

twitter的一个全局唯一id生成器，结果是一个long型的ID。

• 正数位(1bit)：一个符号位，永远是0。
• 时间戳(41bit) ：自从2012年以来的毫秒数，能撑139年。
• 自增序列(12bit，最大值4096)：毫秒之内的自增，过了一毫秒会重新置0。
• DataCenter ID (5 bit, 最大值32）：配置值，支持多机房。
• Worker ID ( 5 bit, 最大值32)，配置值，一个机房里最多32个机器。

Snowflake算法的变化

Snowflake算法生成的唯一ID为long型数值，但如果想在应用中使用int类型的自增ID的话可以做些调整。

时间戳改为分钟（25bit），自增序列（7bit）。自增序列最大值128，在一分钟内会不够使用。可以采用预支方式取下一分钟。

此方式只适用于一个单体应用，不适合分布式系统。

/**
 * @ClassName: SnowflakeIdWorker3rd
 * @Description:snowflake算法改进
 * @author: wanghao
 * @date: 2019年12月13日 下午12:50:47
 * @version V1.0
 * 
 *     将产生的Id类型更改为Integer 32bit <br>
 *     把时间戳的单位改为分钟,使用25个比特的时间戳（分钟） <br>
 *     去掉机器ID和数据中心ID <br> 
 *     7个比特作为自增值，即2的7次方等于128。
 */
public class SnowflakeIdWorker3rd {
 /** 开始时间戳 (2019-01-01) */
 private final int twepoch = 25771200;// 1546272000000L/1000/60;

 /** 序列在id中占的位数 */
 private final long sequenceBits = 7L;

 /** 时间截向左移7位 */
 private final long timestampLeftShift = sequenceBits;

 /** 生成序列的掩码，这里为127 */
 private final int sequenceMask = -1 ^ (-1 << sequenceBits);

 /** 分钟内序列(0~127) */
 private int sequence = 0;
 private int laterSequence = 0;

 /** 上次生成ID的时间戳 */
 private int lastTimestamp = -1;

 private final MinuteCounter counter = new MinuteCounter();
 
 /** 预支时间标志位 */
 boolean isAdvance = false;

 // ==============================Constructors=====================================
 public SnowflakeIdWorker3rd() {

 }

 // ==============================Methods==========================================
 /**
 * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
 * 
 * @return SnowflakeId
 */
 public synchronized int nextId() {
 
 
 int timestamp = timeGen();
 // 如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
 if (timestamp < lastTimestamp) {
  throw new RuntimeException(String.format(
   "Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
 }
 
 if(timestamp > counter.get()) {
  counter.set(timestamp);
  isAdvance = false;
 }

 // 如果是同一时间生成的，则进行分钟内序列
 if (lastTimestamp == timestamp || isAdvance) {
  if(!isAdvance) {
  sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
  }

  // 分钟内自增列溢出
  if (sequence == 0) {
  // 预支下一个分钟,获得新的时间戳
  isAdvance = true;
  int laterTimestamp = counter.get();
  if (laterSequence == 0) {
   laterTimestamp = counter.incrementAndGet();
  }

  int nextId = ((laterTimestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
   | laterSequence;
  laterSequence = (laterSequence + 1) & sequenceMask;
  return nextId;
  }
 }
 // 时间戳改变，分钟内序列重置
 else {
  sequence = 0;
  laterSequence = 0;
 }

 // 上次生成ID的时间截
 lastTimestamp = timestamp;

 // 移位并通过或运算拼到一起组成32位的ID
 return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
  | sequence;
 }

 /**
 * 返回以分钟为单位的当前时间
 * 
 * @return 当前时间(分钟)
 */
 protected int timeGen() {
 String timestamp = String.valueOf(System.currentTimeMillis() / 1000 / 60);
 return Integer.valueOf(timestamp);
 }

 // ==============================Test=============================================
 /** 测试 */
 public static void main(String[] args) {
 SnowflakeIdWorker3rd idWorker = new SnowflakeIdWorker3rd();
 for (int i = 0; i < 1000; i++) {
  long id = idWorker.nextId();
  System.out.println(i + ": " + id);
 }
 }
}

public class MinuteCounter {
 private static final int MASK = 0x7FFFFFFF;
  private final AtomicInteger atom;
  
  public MinuteCounter() {
    atom = new AtomicInteger(0);
  }
  
  public final int incrementAndGet() {
    return atom.incrementAndGet() & MASK;
  }
  
  public int get() {
    return atom.get() & MASK;
  }
  
  public void set(int newValue) {
   atom.set(newValue & MASK);
  }
}

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